Maestría en Estadística Aplicada - Versión 1
NOMBRE
Maestría en Estadística Aplicada
MODALIDAD
Híbrida
TÍTULO A OBTENER
Magíster en Estadística Aplicada
DURACIÓN
2 Semestres
INICIO Y TÉRMINO
10/2024 al 10/2025
RESOLUCIÓN
RPC-SO-44-No.762-2023
VERSIÓN DEL PROGRAMA
1
TELÉFONOS
4091000 - Ext. 735 - 731
Presentación
La Maestría en Estadística Aplicada tiene como objetivo formar profesionales con habilidades y competencias para llevar a cabo iniciativas estratégicas en sus organizaciones basadas en el manejo y análisis de los datos, lo cual permitirá el planteamiento de soluciones oportunas y efectivas.
El programa contará con profesores nacionales y extranjeros expertos en la aplicación de técnicas estadísticas. Los estudiantes de la Maestría en Estadística Aplicada realizarán su proceso de titulación a través de un trabajo integrador, el cual compilará los conocimientos y esfuerzos de los módulos cursados, obteniendo su graduación de manera oportuna.
HORARIO
De lunes a viernes de 18:00 a 22:00, sábados de 08:00 a 12:00. 1-2 semanas al mes
COORDINADOR PROGRAMA
Fernando Córdova León
Perfil de egresado
Los egresados del programa contarán con competencias para su desenvolvimiento profesional tales como: desarrollar razonamiento crítico para el análisis de datos; generar destrezas y aptitudes de auto aprendizaje que le permitan estar actualizado en su campo de trabajo; aplicar técnicas modernas de análisis de datos y proveer soluciones novedosas e integradoras a problemas de la empresa; interactuar en equipos multidisciplinarios atendiendo a necesidades de investigación, diseño y análisis de estudios que generan datos; describir e interpretar la información disponible de estudio o análisis; dominar un conjunto de técnicas básicas para la modelación de datos.
| MÓDULO | CONTENIDO |
|---|---|
| BASES ESTADÍSTICAS I | * Introducción al lenguaje R. * Obtención y manipulación de bases de datos. * R MarkDown. * Tratamiento de la Información: Análisis Exploratorio y Descriptivo de Datos. * Resúmenes gráficos y numéricos de datos cuantitativos. * Análisis de Relación entre variables. * Planteamiento del problema y formulación de hipótesis: hipótesis nula y alternativa. * Contrastes de hipótesis paramétricas y no paramétricos. |
| BASES ESTADÍSTICAS II | * Regresión Lineal. * Correlaciones. * Multicolinealidad. * Modelos Lineales. * Modelos Generalizados. * Modelos Logísticos. * Análisis Relacional. * Chi Cuadrado. * Tablas de Contingencia. * Introducción a técnicas no paramétricas. |
| DISEÑO Y ANÁLISIS DE EXPERIMENTOS | * Introducción a los diseños de experimentos. * Diseños completamente aleatorizados. * Diagnósticos y pruebas de validación. * Diseños factoriales. * Diseños Bloqueados. * Diseño de Mezclas. |
| TÉCNICAS DE CONSULTORÍA | * Metodologías de consultoría. * Análisis del estado inicial. * Identificación de objetivos y problemas. * Generación de pseudo experimentación y experimentación. * Análisis de datos. * Interpretación. * Generación de Soluciones. |
| CIENCIA DE DATOS APLICADA | * Manipulación de datos, imputación. * Visualización. * Machine Learning. * Supervisado y No Supervisado. * Grandes bases de datos. * Power BI. * Ética y privacidad. |
| ANÁLISIS DE COMPORTAMIENTOS FUTUROS | * Introducción a las series de Tiempo. * Tendencia, Estacionalidad, Ciclicidad. * Modelos Univariantes. * Procesos Autorregresivos, medias móviles, ARIMA, ARMA. * Modelos Multivariantes estacionarios. * Modelos Multivariantes no estacionarios. * Pruebas de Validación. |
| MÉTODOS ESTADÍSTICOS APLICADOS | * Métodos de preparación de datos a través de software. * Administración de Datos. * Selección de Metodologías Estadísticas apropiadas según los datos. * Escritura y redacción de casos, reportes e informes científicos. |
| TOMA DE DECISIONES BASADAS EN DATOS | * Definir el Problema. * Generar Opciones. * Evaluar Opciones. * Hacer decisiones. * Implementar decisiones. * Evaluación de decisiones. * Árboles de decisión. |
| DISEÑO Y APLICACIÓN DE MODELOS | * Reporte de Información, infografías. * Ejecución de casos de aplicación. * Ejecución de técnicas estadísticas en situaciones reales. * Ventajas y desventajas de los estudios. * Análisis de los datos de titulación. |
Docentes destacados
Contactos
| Docente | Contacto |
|---|---|
| Aviles Gonzalez Jonnatan Fernando | jonnatan.aviles@gmail.com |
| Ballari Daniela Elisabet | daniballari@gmail.com |
| Barraza Barraza Diana | |
| Bruno Juan Manuel | jmbruno.mkt@gmail.com |
| Mendoza Vazquez Ivan Andres | ivanmendozav@gmail.com |
| Mosquera Gutierres Julio Cesar | jcmosqueragutierres@gmail.com |
| Orellana Cordero Marcos Patricio | marore2000@gmail.com |
| Siguencia Muñoz Adrian Arturo | adr.simu@hotmail.com |
| Terreros Brito Romulo Andres | andresterre@hotmail.com |